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考虑风-光 Copula 相关性的电力系统 运行风险评估

时间:2017-03-23 19:42来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是电力工程论文,本文引入了 Copula 函数描述风电和光伏发电出力的相关性,并从三个不同的角度给出了选择风-光出力的 Copula 相关性模型方法,基于实际数据的算例对此进行了验证
第一章  绪论 
 
1.1  研究背景及意义 
随着我国经济的快速发展,对能源的需求量越来越大,而传统的一次能源因为过量的开采而日趋匮乏。同时,一次能源的过度消耗也给我们的生存环境带来了非常不利的影响。因此合理的利用可再生能源发电已成为了缓解能源危机改善生态环境的重要途径之一。目前我国也已出台了一系列相关能源政策大力扶持新能源发电,尤其是太阳能发电和风力发电领域,其装机容量和发电量都已进入了快速增长期[1]。 2012 年我国建成首个大型薄膜太阳能光伏发电地面站,同年,首套光伏发电功率预测系统也正式上线。近年来,我国已较好掌握了近海风电场施工技术并建造出低风速风机实现利用 7m/s 及以下风速。我国风光储示范项目的试运行工作也已经完成。这使得我国在新能源领域的联合运营模式中已经走在时代前列。 虽然风能和太阳能属于可再生能源,没有污染,但要很好的利用还存在很多问题,比如其单位能量密度不高且分布分散、时间上有峰谷差,风电和光伏发电出力的不可连续性以及随机性等等。虽然风电和光伏发电出力具有随机性,但也不是没有规律的,多数情况下他们具有相关性,比如下图 1-1 中所示,风电和光伏发电出力有时具有互补性相关(负相关)特点。而图 1-2 中所示,风电和光伏发电出力有时也会有一致性相关(正相关)特点。 虽然风电和光伏发电具有很多方面的优点,但是风电和光伏发电出力的不确定性使得其接入电网后对电网的无功潮流分布、有功潮流分布、电压稳定性等也会产生很多不确定性,让运行调度人员评估系统运行风险的时候很难做出准确的判断。因此,有必要开展对考虑风-光相关性出力的电力系统运行风险评估的研究。 
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1.2  国内外研究现状
在所有新能源中,研究最多使用最广泛的就是风能和太阳能[2, 3]。对比其他新能源,风能和太阳能优势明显,它们不需要长距离运输,零排放,分布范围广,可以再生。为了解决风、光发电出力不确定性问题,很多学者对两者之间的相关性做了大量的研究,研究揭示了两者之间的规律。研究表明大多数时候太阳能辐射的最大值一般都在每年的春末和初秋之间,这和风能资源最丰富的时间恰好形成互补性相关(负相关)。在一天之中,大多数地方风能资源最丰富的时候在晚上,而恰恰相反,太阳能资源最丰富的时间是在白天。但这也不是绝对的,如果地理位置比较特殊、天气异常、冬季白天等情况,风、光发电出力反而也具有一致性相关(正相关)的规律。总体来说,风能和光能它们具有相关关系,具体是哪种相关因时,因地会有不同,如果我们能充分的考虑两种资源的相关关系,不仅能够在互补的时候合理的利用可再生能源缓解能源危机、节约成本、提高电力系统的可靠性[4],也可以在具有一致性相关的时候提早预防、削峰填谷为评估电力系统运行风险提供更加精确的参考。 国外对风电和光伏发电的相关性研究主要集中在大型电厂并网和其相关领域的研究,如 Kallenbac 和 Busch 在上个世纪八十年代对风能和太阳能互补性的研究。Raiesh Karkid 等人提出了可以在优化风能和光能配置的基础上,如果提高电力系统的稳定性及可靠性就可以减少发电费用降低成本。国内这块研究的比较多,文献[5]说明了风能和光能技术成熟且能快速实现产业化,并且也解释了这两种能源在以天以季度以年为时间单位中存在天然的互补性。文献[6]通过计算损失负荷期望值,电能缺口,可靠性指标等方面详细的验证了风光互补发电系统的优越性。文献[7]中使用非参数核密度估算法得出风电和光伏发电出力的随机性,采用 Frank-Copula 函数构建了风电和光伏发电出力的相关可靠性模型。文献[8]中利用 Copula 函数刻画近邻区域内风电场之间风速的联合概率分布情况。文献[9]中利用矩阵列变换法拟合处于相同风带环境中风电场间风速的关联性。文献[10]是对多维风速相关性进行建模,同时运用 Copula 函数以及矩阵变换法建模,再将两者进行比较,最终得出 Copula 函数能更加形象的刻画多维风速相关性的结论。 
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第二章  基于 Copula 理论的风-光出力相关性建模 
 
风能和太阳能都有非常显著的间歇性和波动性,大量的风电和光伏发电接入电网后会给电力系统的安全稳定运行带来极大的挑战,但是风电和光伏发电在前文可知具有相关性,为了更加准确的刻画出这种相关性应对我们面临的挑战,我们需要对风、光伏出力的相关性建立模型,这样得到的模型能更好的评估电力系统的运行风险,使电网调度运行人员能够更为准确地把握系统实际运行状态,并针对可能出现的高危情况,采取更为有效的风险调控措施。 这一章节是后面分析电力系统运行风险评估的基础,主要有以下三个部分,第一部分是建立相互独立的风、光伏出力的边缘概率密度和分布模型,第二部分是建立以常用Copula 为基础的风-光出力的相关性概率密度和分布模型,第三部分是用三个评判指标从不同的角度选取考虑风-光 Copula 相关性出力模型,作为后面分析电力系统运行风险评估的模型。 本文用经验分布函数来模拟独立的风电和光伏发电模型,而考虑风、光出力相关性的模型我们先用核密度估计估计出其风电和光伏发电各自出力的概率分布函数,再用Copula 函数得到其出力的联合概率密度函数和概率分布函数。由于 Copula 函数有五种不同的形式,函数模型选取的正确与否对计算结果准确性影响很大,所以最优模型的选取也是本章重点之一,我们分别用图形直观比较法、秩相关系数法和欧氏距离法来评判哪个模型更能刻画实际情况。下面开始详细叙述: 
 
2.1  独立变量形式的风电和光伏出力随机性描述方法
设随机变量 X 的样本点为? ?nx x x1 2, , , ,这里的随机变量指的是风电和光伏发电的实际数据,其概率密度函数为f(x),核密度估计见式(2-3)。式中 h 也为窗宽, K(?)表示的是核函数。核函数表示的是权函数,常用的核函数有很多,我们一般用的核函数是积分值为 1 的函数,关于原点对称,常用的核函数可以参照文献[28]。核函数的值域和形态反映了 f(x) 在随机变量 x 处所用样本点的数量和用的方式,核函数的选择和窗宽 h的取值决定着核密度估计是否准确。本文中我们所用的是高斯核函数。得到核密度函数后对其进行积分即可得风电和光伏发电出力的累积分布函数 F(X )。 
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2.2  风-光出力的 Copula 相关性建模
Copula 理论是 Sklar 在上世纪六十年代提出的,Copula 函数可以把任意 n 维联合累积分布函数分解成一个 Copula 函数以及 n 个边缘累积分布函数[30-32]。边缘累计分布函数刻画的是变量的边缘累计分布,而 Copula 函数刻画的是变量间的相关性。我们可以这样说,Copula 函数实质是随机变量联合累积分布函数和边缘累积分布函数联系在一起的函数,我们称其为“连接函数”。Copula 函数用来刻画相关性模型有很多优点,第一是它的建立对边缘分布类型没有什么要求和限制,大大拓宽其应用范围。第二是我们用Copula 函数去构建模型时,可以分别研究随机变量的相关性和其边缘分布函数,这样可以更加直观的度量其相关性和分析它的分布。除此之外,我们从 Copula 函数得到的相关性指标在非线性单调变换的过程中能够保持不变,这更加拓展了 Copula 函数的应用范围。正因为如此,越来越多的学者把 Copula 函数当做研究随机变量相关性的重要方法[33]。 Copula 函数不但能够描述单个随机变量的非标准性质又可以刻画不同随机变量间复杂的相互关联。它的核心思想就是把随机变量的联合分布函数分解成边缘分布函数和Copula 函数,从而我们就可以分别研究随机变量的随机性和相关性,从而使得模型的建立更加简单。 
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第三章  考虑风-光出力相关性的电力系统运行风险评估 ....... 22 
3.1  电力系统运行风险评估的特点 ...... 22 
3.2  实现思路和具体流程 ........... 22 
3.3  蒙特卡洛仿真法 ........ 25 
3.4  基于概率距离的场景消除技术 ...... 25
3.5  电网元件的停运概率模型 .............. 26 
3.5.1  独立停运模型 ..... 27 
3.5.2  相关停运模型 ..... 27
3.6  失负荷最优潮流计算 ........... 28 
3.7  电力系统运行风险评估指标体系 ............. 29 
3.8  本章小结 ......... 33 
第四章  IEEE24 节点系统算例分析 ......... 34 
4.1  系统原始参数介绍 .... 34
4.2  算例结果分析 ............ 35 
4.2.1  风-光出力的相关性分析结果 ............. 35
 4.2.2  风-光随机出力的场景缩减结果 ......... 35 
4.2.3  系统运行风险评估结果与分析 .......... 37 
4.3  本章小结 ......... 38 
 
第四章  IEEE24 节点系统算例分析 
 
4.1  系统原始参数介绍 
为了更加详细的比较独立变量形式的风电和光伏出力和考虑风-光 Copula 相关性的出力对电力系统风险评估的影响,我们采用断线故障作为系统的预想故障集,对故障集中每种情况采用 IEEE24 节点系统进行分析,此停运模型中的概率数据来源[56]某省电网公司。模拟出系统中电压越限风险值、功率越限风险值等情况,如果潮流不收敛,我们将利用 Matlab 程序,调用 Gams 的 BARON 解法器进行一个最优损失负荷最小的切负荷程序使得潮流收敛,再统计损失负荷风险指标。Matlab 版本为 2010b,Matpower 版本为5.1,GAMS 版本为 win64 24.7.1。此系统包括 38 条支路,10 个台发电机且为 PV 节点,13 节点为平衡节点,其余 13个节点都为 PQ 节点,风机接入的是第二个节点第三台机组其装机容量为 90MW,光机接入的是第二个节点第四台机组其装机容量为 79MW。 图4-2是蒙特卡洛仿真后所得到的考虑风-光Frank-Copula相关性的出力模型散点图,图中的点是 1000 个出力场景,从图中我们明显的可以看出,主要的场景集中在光伏出力最大和光伏出力最小上,这个符合实际情况,因为白天光伏电站出力比较均匀而夜晚光伏电站没有出力。而 x 轴和 y 轴上的点则具有互补的关系,也占到很大一部分。 
.......
 
结论
 
常规的考虑风电和光伏发电的电力系统运行风险评估中很少把它们之间的相关性考虑进去,这会导致分评估结果偏离系统运行实际(偏保守或偏乐观)。本文引入了Copula 函数描述风电和光伏发电出力的相关性,并提出了考虑风-光出力的 Copula 相关性的电力系统运行风险评估方法,该方法结合蒙特卡洛模拟和基于概率距离的场景消除法来获取风电和光伏发电出力的典型场景,并从节点电压越限、线路功率越限以及失负荷三个方面建立了电力系统运行风险的评估指标体系。给出的 IEEE24 节点系统算例验证了本文所提模型和方法是有效性的。 后续的研究拟从以下方面展开: 
(1)进一步丰富电网运行风险评估指标体系,增加考虑电力系统动态特性的风险指标值,如,电压稳定等。 
(2)本文提出的考虑风-光出力的 Copula 相关性的电力系统运行风险评估方法是针对一时间断面开展的,属静态评估的范畴。后续研究拟将该方法推广应用到全天 96 时段的动态运行风险评估中。 
(3)后续将进一步研究考虑风、光、水、储等多种类型能源出力相关性的 Copula建模问题。
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参考文献(略)  
(责任编辑:gufeng)
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